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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이종찬 (청운대학교)
저널정보
한국융합학회 한국융합학회논문지 한국융합학회논문지 제12권 제8호
발행연도
2021.8
수록면
39 - 45 (7page)
DOI
https://doi.org/10.15207/JKCS.2021.12.8.039

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본 논문은 손실값을 포함하는 불완전한 데이터를 처리하는 방법에 대해 논한다. 손실값을 최적으로 처리한다는 것은 학습 데이터가 가지고 있는 정보들에서 본래값과 가장 근사한 추정치를 구하고, 이 값으로 손실값을 대치하는 것이다. 이것을 실현하기 위한 방안으로 분류기가 정보를 분류하는 과정에서 완성되어가는 결정트리를 이용한다. 다시말해 이 결정트리는 전체 학습 데이터 중에서 손실값을 포함하지 않는 완전한 정보만을 C4.5 분류기에 입력하여 학습하는 과정에서 얻어진다. 이 결정트리의 노드들은 분류 변수의 정보를 가지는데, 루트에 가까운 상위 노드일수록 많은 정보를 포함하게 되고 말단 노드에서는 루트로부터의 경로를 통해 분류 영역을 형성하게 된다. 또한 각 영역에는 분류된 데이터 사건들의 평균이 기록된다. 손실값을 포함하는 사건들은 이러한 결정트리에 입력되어 각 노드의 정보에 따라 순회과정을 통해 사건과 가장 근접한 영역을 찾아가게 된다. 이 영역에 기록된 평균값을 손실값의 추정치로 간주하고, 보상 과정은 완성된다.
#손실값 #FLDF #불완전한 데이터 #보상 평균 #결정트리 #분류기 #Missing value #FLDF #Incomplete data #Imputation mean #Decision tree #Classifier

목차

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참고문헌 (5)

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Thomas F. Johnson / 2021 / Handling missing values in trait data / Global Ecology and Biogeography 30(1):51~62 Crossref 이종찬 / 2018 / Application Examples Applying Extended Data Expression Technique to Classification Problems / 한국융합학회논문지 9(12):9~15 Crossref 이종찬 / 2019 / 불완전한 데이터를 위한 딥러닝 모델 / 한국융합학회논문지 10(2):1~6 dbpia 이종찬 / 2010 / 불완전한 데이터를 처리할 수 있는 분류기 / 한국정보통신학회논문지 14(1):53~62 dbpia 이종찬 / 2021 / 불완전한 데이터를 처리하기 위한 데이터 확장기법 / 한국융합학회논문지 12(2):7~13 dbpia

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